3月は確定申告のシーズン。筆者も青色申告、地方税の申告手続きを進めていたが、地方税の電子申告システム「eLTAX(エルタックス)」について調べていたところ、目を疑うような予告がトップページに掲示されていた。 従来、eLTAXの新規利用手続きを行うためにはオラクルが提供するJavaのアプリケーション実行環境が必要だった。ところが、2016年3月14日からはマイクロソフトの提供するActiveXコントロールへと変更されるという、時代に逆行するような告知がされていたのである。 「開発元が放棄した技術を新規採用」 現在は、多様なコンピュータ(スマートフォンやタブレット、パソコンなどが、それぞれ異なる基本ソフトで動作)が混在しているのが当たり前。インターネットで結びつきながら、さまざまなコンピュータが動作している。ところが、今回採用するActiveXコントロールはWindows上の、Internet
結論 表題の通りですが、日本語の Web フォントを利用するなら Adobe Typekit を活用しましょう。 Adobe Typekit は、Adobe の提供する Web フォント配信サービスです。Web フォント及び Web フォントを利用するための JavaScript のコードが提供されます。Adobe Creative Cloud の何らかの契約があれば利用することができます。 これまでの日本語フォント問題 かつて、Web デザインにおけるフォントの指定方法は我が国における大きな問題となっていました(大げさ)。その問題の多くは、Mac と Windows で利用できるフォントがまったく異なることに起因していました。メイリオの登場以前は、Windows に標準で美しくレンダリングされるフォントが搭載されていないことも悩みの種でしたが、メイリオの登場によって Windows のフ
PyData Tokyoは「Python+Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立されました。その達成に向けた活動の一つとして、月1回のペースで勉強会を開催しています。勉強会はゲスト講師による講演+ディスカッションという構成です。2014年10月に開催された第1回勉強会「PyData Tokyo Meetup #1 - Deep Learning」では、非常に活発な議論が行われ、今後の発展が期待できる内容となりました。 本連載では、勉強会を含む活動を通じてPyData Tokyoが得た「Python+Data」の可能性やナレッジを、読者の方にお届けしていきます。機械学習や大規模データ解析など、幅広いテーマを取り扱っていく予定です。 データ解析に関心を持つ人たちのコミュニティ 「PyData Tokyo」の設立 こんにちは。PyDa
はじめに 二人を最初から一つにしておけば、何も問題など起こらなかったのだ。 一つのものを二つに分けたその時から、長い物語が始まる。 おや?また会いましたね。どうも、文字コードおじさんです。 もう半年近くも前になりますが、前回の投稿はだいぶ反響があったようで驚いております。ありがとうございます。 今回も文字コードネタですが、Unicodeにおける結合文字列を取り上げてみようと思います。 高度に発達した文字コードは地獄と見分けがつかない 次の画像はTwitterの投稿フォームですが、おかしな点があります。わかりますか? そうです。4文字しか入力していないはずなのに 5文字分とカウント されていますね。おかしいと思いませんか?あなた? 改行とかスペース入れてるんじゃねーだろうな?とか言わないで下さいね? さらに次の画像を見てみてください。 こちらは4文字とカウントされていますね。先のものとは一体
みなさまこんにちは。ごきげんよう。池内(@iktakahiro)です。 今回はALBERTエンジニアブログの場を借りて1つお知らせをさせて下さい。 PyData Tokyo というコミュニティについてです。 PyData Tokyoは、去る2014年09月12日-15日に開催されたPyCon JP 2014に参加したメンバーを中心に生まれた企画で、発起人(?)の一人である株式会社白ヤギコーポレーションの柴田さんの言葉を借りると 「Python+Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」 ということをモチベーションに活動するコミュニティです。勉強会やハッカソンを通じて、Pythonと、Data Analytics, Machine Learningなどの奥深さ、面白さに触れられたら素敵だなぁと思う人たちの集いです。 より詳細には、Connpassのグルー
はじめに さる 5/30、今か今かと待ち望まれていた Spark 1.0 が 遂にリリース されましたね! その前日 5/29 には都内で 実際のところ Spark ソースコードリーディング だった Hadoop ソースコードリーディング #16 が開催されるなど、 Spark についての注目度が俄然高まってきているように思えます。 そんなわけで、0.9.1 からの変更点や機能追加について、Java と機械学習に携わるエンジニアの視点で 今回の 1.0 リリース内容をまとめてみました! 何が変わったのか? Spark : Java 8 のラムダ式サポート Java エンジニア的に今回の一番の変更点は、何と言っても Java 8 のラムダ式への対応、ですね。 今年 3 月の Java 8 正式リリース後、主に Stream API の周辺においてラムダ式を書く機会が徐々に増えつつあるかと思い
はじめに 先日の Mahout Project からのアナウンス “Goodbye MapReduce” にもあるとおり、今後の大規模データ処理の基盤として Apache Spark がここ最近注目されています。 そんな今熱いプロダクトである Spark に関して、その上で動く機械学習ライブラリ MLlib の K-means 実装を わけあって Java から利用してみる機会があったので、その使い方や特性を簡単にまとめてみました。 MLlib の K-means 実装について 現時点 (バージョン 0.9.1) での K-means 実装について、簡単に説明します。 距離計算は「ユークリッド距離」しか提供されていません。 KMeans#findClosest() → MLUtils.fsuaredDistance() のあたりを読むと分かるかと思います。 Spark の JIRA を見て
paramiko は、つい先日 Python 3.3 系に対応したことが全米で僕の中で話題の Python パッケージです。 Paramiko - GitHub Paramiko - PyPI 3.x系で paramiko が使えないことにより Python のバージョンを 2.7 から上げられなかったプロダクトもあるのではないでしょうか。AnsibleやFabricなど paramiko に依存していたライブラリも3系への対応が進むと期待されます。 2016-04-14 追記:結局 Fabric の 3.x 対応は進みませんでしたね。 paramiko インストール pip インストール可能です。Python 3.4 でもインストールできることを確認しています。 pip install paramiko pycrypto などがあわせて導入されます。 paramiko サンプルコード p
続けてansibleネタ。 シェルスクリプトでインストールする話は python3.3をCentOSにインストール を参照してもらうとして、大体同じようなことをansibleでやってみようの巻き。 構成管理であるansibleの構成自体も結構置くが深くて、Best Practices辺りを参考にしつつ頑張る感じですが、今回はその辺りは割愛して、前提となるvariablesの紹介だけしておきます。 vars vars/vars.jsonにインストールしたいPythonのバージョンやディレクトリ構成を書いておき、playbookから参照するようにします。今回のplaybookには関係無いものも含まれますが一例として掲載。 { "base": { "get_url": "https://example.com/archive/" }, "versions": { "Python3": "3.3.
本日は(第41回)Python mini Hack-a-thonの会場からお送りしております。 Python3.4がリリースされましたね! シリーズ化を匂わせると絶対に続かないというジンクス1 にめげずに新機能を追いかけていきます。 主な見所を引用すると PEP 428, a pathlib module providing object-oriented filesystem paths PEP 435, a standardized enum module PEP 445, a new C API for implementing custom memory allocators PEP 450, a new "statistics" module PEP 451, standardizing module metadata for Python's module import sys
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